最强干货实践教程 | YOLOv5在建筑工地中安全帽佩戴检测的应用

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<p style="text-align: center">教程来自：https://github.com/PeterH0323/Smart_Construction<br></p>
<p style="text-align: center">编辑:AI深度前沿视线</p>
<p>一、YOLO v5训练自己数据集教程 </p>
<ul><li><p>1.1 创建自己的数据集配置文件 </p></li><li><p>1.2 创建每个图片对应的标签文件 </p></li><li><p>1.3 文件放置规范 </p></li><li><p>1.4 聚类得出先验框（可选） </p></li><li><p>1.5 选择一个你需要的模型 </p></li><li><p>1.6 开始训练 </p></li><li><p>1.7 看训练之后的结果 </p></li></ul>
<p>二、侦测 </p>
<p>三、检测危险区域内是否有人 </p>
<ul><li><p>3.1 危险区域标注方式 </p></li><li><p>3.2 执行侦测 </p></li><li><p>3.3 效果：在危险区域里面的人体会被红色框选出来 </p></li></ul>
<p>四、生成 ONNX </p>
<p>五、增加数据集的分类<br></p>
<p style="text-align: left">该项目是使用 <code>YOLOv5 v2.x</code> 来训练在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用,先来一波演示！</p>
<p style="text-align: center"><img src="https://beijingoptbbs.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cs/5606289-760ebec619b79b590e1c68bd6c5ec24d"></p>
<p style="text-align: center"><img src="https://beijingoptbbs.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cs/5606289-a7fa7119ae32d0c829118ffcebc454b4"></p>
<h2>指标</h2>
<h3>
  <svg height="16" viewbox="0 0 16 16" width="16"></svg></h3>
<h3>yolov5s 为基础训练，<code>epoch = 50</code></h3>
<table><thead><tr><th>分类</th><th>P</th><th>R</th><th>mAP0.5</th></tr></thead><tbody><tr><td>总体</td><td>0.884</td><td>0.899</td><td>0.888</td></tr><tr><td>人体</td><td>0.846</td><td>0.893</td><td>0.877</td></tr><tr><td>头</td><td>0.889</td><td>0.883</td><td>0.871</td></tr><tr><td>安全帽</td><td>0.917</td><td>0.921</td><td>0.917</td></tr></tbody></table>
<p style="text-align: left">对应的<strong>权重文件</strong>：https://pan.baidu.com/share/init?surl=ELPhtW-Q4G8UqEr4YrV_5A，提取码: <code>b981</code></p>
<hr>
<h3>
  <svg height="16" viewbox="0 0 16 16" width="16"></svg></h3>
<h3>yolov5m 为基础训练，<code>epoch = 100</code></h3>
<table><thead><tr><th>分类</th><th>P</th><th>R</th><th>mAP0.5</th></tr></thead><tbody><tr><td>总体</td><td>0.886</td><td>0.915</td><td>0.901</td></tr><tr><td>人体</td><td>0.844</td><td>0.906</td><td>0.887</td></tr><tr><td>头</td><td>0.9</td><td>0.911</td><td>0.9</td></tr><tr><td>安全帽</td><td>0.913</td><td>0.929</td><td>0.916</td></tr></tbody></table>
<p style="text-align: left">对应的<strong>权重文件</strong>：https://pan.baidu.com/share/init?surl=0hlKrgpxVsw4d_vHnPHwEA，提取码: <code>psst</code></p>
<hr>
<h3>
  <svg height="16" viewbox="0 0 16 16" width="16"></svg></h3>
<h3>yolov5l 为基础训练，<code>epoch = 100</code></h3>
<table><thead><tr><th>分类</th><th>P</th><th>R</th><th>mAP0.5</th></tr></thead><tbody><tr><td>总体</td><td>0.892</td><td>0.919</td><td>0.906</td></tr><tr><td>人体</td><td>0.856</td><td>0.914</td><td>0.897</td></tr><tr><td>头</td><td>0.893</td><td>0.913</td><td>0.901</td></tr><tr><td>安全帽</td><td>0.927</td><td>0.929</td><td>0.919</td></tr></tbody></table>
<p style="text-align: left">对应的<strong>权重文件</strong>：https://pan.baidu.com/share/init?surl=iMZkRNXY1fowpQCcapFDqw，提取码: <code>a66e</code></p>
<hr>
<h1>
  <svg height="16" viewbox="0 0 16 16" width="16"></svg></h1>
<p style="text-align: center"><strong>1</strong></p>
<p style="text-align: center"><strong>  </strong>YOLOv5训练自己数据集教程</p>
<p style="text-align: left">使用的数据集：Safety-Helmet-Wearing-Dataset ，感谢这位大神的开源数据集！<br></p>
<p style="text-align: left">https://github.com/njvisionpower/Safety-Helmet-Wearing-Dataset</p>
<blockquote>
  <p>本文结合 YOLOv5官方教程来写</p>
</blockquote>
<h2>
  <svg height="16" viewbox="0 0 16 16" width="16"></svg></h2>
<h2>环境准备</h2>
<p>首先确保自己的环境：</p>
<pre class="blockcode"><code class="language-makefile">Python >= 3.7
Pytorch == 1.5.x
</code></pre>
<h2>训练自己的数据</h2>
<h4>
  <svg height="16" viewbox="0 0 16 16" width="16"></svg></h4>
<h4><strong>提示：</strong></h4>
<p>关于增加数据集分类的方法，请看【5. 增加数据集的分类】</p>
<hr>
<h3>
  <svg height="16" viewbox="0 0 16 16" width="16"></svg></h3>
<h3> 1.1 创建自己的数据集配置文件</h3>
<p style="text-align: left">因为我这里只是判断【